[发明专利]信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开关于一种信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：响应于目标对象的信息推荐请求，基于目标对象的兴趣信息确定预设近邻图中的每个子图对应的起始搜索节点；在第一搜索阶段，基于每个子图的第一当前搜索节点的第一邻居节点和第二邻居节点进行节点搜索，至每个子图当前搜索得到的第一目标邻居节点与每个子图对应的兴趣节点间的距离的满足第一预设条件，进入第二搜索阶段；在第二搜索阶段，基于每个子图的第二当前搜索节点的第一邻居节点进行节点搜索，得到目标节点；将目标节点对应的预设推荐信息推荐至目标对象。本公开能够在推荐场景中，提高向目标对象推荐和预设推荐信息的推荐精度和推荐速度。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

推荐系统是一种信息过滤系统，用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”，它能从海量候选集中，召回用户感兴趣的内容。根据推荐对象的不同，可以将推荐场景可分为两大类：推荐人和推荐物。推荐人的场景主要指社交推荐，即根据用户的社交圈，向用户推荐搜索到的，与其具有相似属性的其他用户。推荐物的场景则又可以分为商品推荐、音乐推荐、视频推荐和新闻推荐等，即根据用户的购买或浏览记录等行为数据，搜索用户更感兴趣的商品、资讯等，并推荐给用户。

相关技术中，通常采用近似近邻算法来完成召回。然而相关技术中的算法，对于一些密集的数据集，容易导致数据局部稠密，从而影响搜索精度，进而降低向用户推荐感兴趣内容的推荐精度；此外，相关技术中的算法所使用到的图结构的底层图为一个规模较大的图，对于同一搜索目标无法进行并行的最近邻搜索，从而影响搜索速度，进而降低向用户推荐感兴趣内容的推荐速度。

发明内容

本公开提供一种信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中向用户推荐感兴趣内容的推荐精度和推荐速度较低的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种信息推荐方法，包括：

响应于目标对象的信息推荐请求，基于所述目标对象的兴趣信息确定预设近邻图中的每个子图对应的起始搜索节点，所述预设近邻图为基于预设推荐信息对应的节点构建得到；

在第一搜索阶段，基于每个子图的第一当前搜索节点的第一邻居节点和第二邻居节点进行节点搜索，至每个子图当前搜索得到的第一目标邻居节点与每个子图对应的兴趣节点间的距离的满足第一预设条件，进入第二搜索阶段；所述第一当前搜索节点包括所述起始搜索节点和基于所述起始搜索节点在所述第一搜索阶段中确定的满足第二预设条件的节点；所述每个子图对应的兴趣节点为所述兴趣信息在每个子图中所对应的节点；

在所述第二搜索阶段，基于每个子图的第二当前搜索节点的第一邻居节点进行节点搜索，得到目标节点；所述第二当前搜索节点为满足所述第一预设条件的第一目标邻居节点以及满足第三预设条件的节点，所述满足第三预设条件的节点基于满足所述第一预设条件的第一目标邻居节点在所述第二搜索阶段中确定；所述第一当前搜索节点和所述第二当前搜索节点，与各自对应的第一邻居节点间的距离小于第一阈值，所述第一当前搜索节点与所述第一当前搜索节点对应的第二邻居节点间的距离大于等于所述第一阈值，且小于第二阈值；

将所述目标节点对应的预设推荐信息推荐至所述目标对象。

在一示例性的实施方式中，所述在第一搜索阶段，基于每个子图的第一当前搜索节点的第一邻居节点和第二邻居节点进行节点搜索，至每个子图当前搜索得到的第一目标邻居节点与每个子图对应的兴趣节点间的距离的满足第一预设条件，进入第二搜索阶段，包括：在所述第一搜索阶段，将每个子图的起始搜索节点作为每个子图的第一当前搜索节点；

从每个子图的第一当前搜索节点的第一邻居节点和第二邻居节点中，搜索每个子图的第一目标邻居节点；每个子图的第一目标邻居节点与每个子图对应的兴趣节点间的距离小于第三阈值；

将每个子图的第一目标邻居节点，重新作为每个子图的第一当前搜索节点；